Precious time, which cannot be recovered once lost. 堆是一種特殊的樹（完全二叉樹）。本地主要分享了堆的實現原理，基於堆的排序以及堆的幾個應用。所有原始碼

背景 接著 https://mengkang.net/1328.html 的案例，我們繼續磕。 上一篇 GDB 除錯 Mysql 實戰（三）優先佇列排序演算法探究（上） 分析了實驗3中的 row_

本篇文章關鍵字：優先佇列排序演算法、小頂堆、大頂堆 背景 接著 https://mengkang.net/1328.html 的案例，我們繼續磕。 回顧下實驗3中的例子 select `ai

前言 佇列、堆疊和優先佇列是程式設計中常見的資料結構。本文首先簡單介紹一下這幾種資料結構，然後介紹如何用Redis實現這些資料結構。 資料結構簡介 佇列 普通佇列有以下幾個

秋招過了，春招還會遠麼？真實面試題：工作一年同事跳槽，去某為，就考了一道：用陣列實現堆排序，下面就來介紹一下堆排序的實現 堆和優先佇列 堆的定義 n個元素的序列k={k0,k1,……,kn-1},當

最近在學Flink，準備用Flink搭建一個實時的推薦系統。找到一個好的網站 （也算作是flink創始者的官方網站），上面有關於Flink的上手教程，用來練練手，熟悉熟悉，下文僅僅是我的筆記。

優先佇列的應用 C++實現 優先佇列可以用堆來實現, 堆底層可以用陣列表示， 通過索引關係，可以表示成一顆二叉完全樹 C++的STL提供了相應的容器介面卡 包含在

許多應用都需要處理有序的元素，但有時，我們不要求所有元素都有序，或是一定要一次就將它們排序，許多情況下，我們會收集這些元素裡的最大值或最小值。 這種情況下一個合適的資料結構應該支援兩種操作：插入元素、刪除最

優先佇列 優先佇列是用來維護一組元素集合的資料結構 一個最小優先佇列支援下列操作： heap_insert_key(i, key) heap_extract_min() 可以用堆來實現優

1、演算法用途： 用於遍歷圖中的節點，有些 類似於 樹的深度優先遍歷 。這裡唯一的問題是，與樹不同，圖形可能包含迴圈，因此我們可能會再次來到同一節點。 2、主要思想： 借用一個鄰

在上一篇部落格，簡單的說下了AQS的基本概念，核心原始碼解析，但是還有一部分內容沒有涉及到，就是AQS對條件變數的支援，這篇部落格將著重介紹這方面的內容。 條件變數 基本應用 我們先通過模擬一個消費

1 java中常見的同步機制？ java主要同步機制是synchronized關鍵字， 還有顯式的Lock，volatile，atomic，還有一些同步集合、阻塞佇列等。 2 ‘++’操作是執

←←←←←←←←←←←← 快！點關注 1、Object 的 wait()和notify() 方法 下圖為執行緒狀態的圖： Object 物件中的 wait()和notify()是

實現生產者與消費者模式 目錄 生產者與消費者模式 實現 生產者與消費者模式 什麼是生產者消費者模式 生產者消費者模式是通過一個容器來解決生產者和消費者的強耦合問題。生產者和消費者彼此之間不直

原理 深度優先搜尋（DFS）遵循這樣一條原則：總是沿著節點的一條邊，一路走到黑，然後返回到出發節點，再繼續下一條邊，如果找到目標節點，則返回，如果找不到，就會遍歷完全部節點。由於二叉樹只有兩條邊，所以DF